pixelSplat是一个前馈模型，用于学习重建由3D高斯基元参数化的辐射场。该模型具有实时和内存高效的渲染，能够进行可扩展训练和快速3D重建。通过预测3D上的密集概率分布并采样高斯均值，克服了局部最小值问题。在基准测试中，pixelSplat在重建可解释和可编辑的3D辐射场方面胜过现有光场转换器，并且渲染速度提高了2.5个数量级。

pixelSplat是一个学习重建3D辐射场的前馈模型，具有实时和内存高效的渲染，可进行可扩展训练和快速3D重建。通过预测3D上的密集概率分布并从中采样高斯均值，克服了局部最小值问题。在基准测试中，pixelSplat在重建可解释和可编辑的3D辐射场方面表现优于现有光场转换器，并且渲染速度提高了2.5个数量级。

pixelSplat是一个学习重建3D辐射场的前馈模型，具有实时渲染和高效内存使用。通过预测3D上的密集概率分布并从中采样高斯均值，克服了局部最小值问题。在基准测试中，pixelSplat胜过现有的光场转换器，具有更快的渲染速度。